卡内基梅隆大学的AI核心课程
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2024-07-30...

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CMU(卡内基梅隆大学)的AI(人工智能)专业课程设置非常全面且深入,涵盖了计算机科学、数学、统计学等多个学科领域,旨在培养学生在AI领域的创新能力和实践能力。

CMU(卡内基梅隆大学)的AI(人工智能)专业课程设置非常全面且深入,涵盖了计算机科学、数学、统计学等多个学科领域,旨在培养学生在AI领域的创新能力和实践能力。以下是CMU AI专业的主要课程概览:

核心课程

CMU AI专业的核心课程包括但不限于:

  • 计算机科学:包括命令式计算原理、功能式编程原理等,为学生打下坚实的基础。
  • 数学与统计学:微积分、矩阵与线性变换、概率论与统计学等,为AI学习提供必要的数学工具。
  • 人工智能基础:机器学习简介、人工智能:表征与解决问题简介等,介绍AI的基本概念和方法。

前沿课程

随着AI技术的不断发展,CMU AI专业还提供了许多前沿领域的课程,如:

  • 自然语言处理:自然语言处理简介,深入研究语言与AI的交互。
  • 计算机视觉:计算机视觉简介,探索图像和视频中的AI应用。
  • 智能机器人:涉及智能机器人的设计、控制和交互等方面的课程。

细分方向课程

从大三开始,学生可以选择AI的细分方向课程,包括但不限于:

  • 决策和机器人:涉及决策理论、机器人规划与控制等课程。
  • 机器学习:深入研究各种机器学习算法和应用。
  • 感知和语言:专注于计算机感知和语言处理的能力。
  • 人类与人工智能交互:探索AI与人类之间的交互方式和影响。
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